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Fusión sensorial para mejorar la seguridad en las carreteras

martes 07 de mayo de 2013, 00:00h
Los investigadores del grupo de Sistemas Inteligentes de la Universidad Carlos III de Madrid, han desarrollado en el marco del programa SEGVAUTO, un sistema inteligente para evitar colisiones, basado en fusión sensorial.
La principal fuente de accidentes de tráfico son los errores de conducción, ya sea debido a distracciones o decisiones erróneas. Para evitar estas situaciones, en los últimos años se vienen desarrollando diferentes  técnicas que emplean los recientes avances en tecnologías de la información en detectar y prevenir situaciones de peligro, los denominados Sistemas Avanzados de Ayuda a la Conducción.

En este contexto, investigadores del Laboratorio de Sistemas Inteligentes de la Universidad Carlos III de Madrid vienen desarrollando diferentes aplicaciones que ayudan al conductor a mejorar la percepción durante la conducción.

El sistema propuesto busca combinar diferentes fuentes de información, para obtener una detección más fiable y segura de los obstáculos presentes en la vía. La aplicación desarrollada emplea dos sensores de última generación, un escáner láser y visión por computador, para dar una mayor fiabilidad y robustez a las detecciones. Además de estos dos sensores, el sistema utiliza información contextual para ampliar la información disponible y un GPS de alto rendimiento, que permite monitorizar el movimiento del coche en todo momento.

El sistema detecta los obstáculos mediante el escáner láser, sensor de alta fiabilidad para esta tarea, y selecciona las regiones de interés que serán analizadas con posterioridad, de acuerdo al tamaño, diferenciando entre posibles candidatos: peatones o vehículos.

Una vez detectadas las regiones de interés, un algoritmo de clasificación, basado en los patrones del movimiento, se emplea para la detección a partir de la información del radar láser. Estos algoritmos utilizan el movimiento de los peatones y vehículos para dar una primera clasificación, de acuerdo a ciertos patrones característicos. Posteriormente, el sistema de visión por computador se encarga de refinar la detección de vehículos y peatones de forma independiente. La independencia de estos sistemas hace que incluso en las más complejas condiciones siempre haya un sistema funcionando (por ejemplo, en situaciones con escasa visibilidad, o en conducción nocturna). Finalmente, las detecciones de los dos sistemas se combinan en la etapa de fusión sensorial, que además permite dar una localización altamente fiable del obstáculo, debido a la gran resolución del sistema láser.

Una vez detectados los diferentes obstáculos y estimado su movimiento, se realiza un cálculo del peligro que supone cada una las detecciones, de acuerdo a parámetros relacionados con el movimiento estimado: velocidad, dirección del movimiento, distancia al vehículo, etcétera. Permitiendo al conductor centrarse en aquellas detecciones que supongan un verdadero peligro de colisión.

Este trabajo ha sido publicado en la revista Robotica  (2012) y en los congresos internacionales International Conference on Multisensor Fusion and Information Integration (MFI) 2012  e International Technology Robotics Applications (Intera) 2013 . Los sistemas desarrollados han sido implementados en la plataforma IVVI 2.0, vehículo experimental para el desarrollo de Sistemas de Asistencia a la Conducción.

Este trabajo se ha desarrollado en el marco del programa SEGVAUTO (S2009/ DPI-1509), financiado por la Comunidad de Madrid, junto con los proyectos de investigación  Cicyt (GRANT TRA2010-20225-C03-01) y (GRANT TRA 2011-29454-C03-02).

Autor: Fernando García Fernández. José María Armingol Moreno. Arturo de la Escalera Hueso.
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